当我将一个函数应用于groupby对象的多个列时,Pandas抛出一个Future警告。它建议使用列表作为索引,而不是元组。我们该怎么做呢?
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> df.groupby([0,1])[1,2].apply(sum)
<stdin>:1: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, us
我有这样的Excel数据
Category Item
old apple
new mango
old grape
new ginger
我需要用熊猫的字典格式来获取蟒蛇的数据,比如-
{'old': ['apple', 'grape'], 'new': ['mango', ginger']}
从堆栈溢出的引用中,它们提供了如下代码
import pandas as pd
df = pd.read_excel("Skills.xl
假设我有一个具有列x, a, b, c的数据框架,并且我希望通过a, b, c进行聚合,以便通过函数myfun从x的列表中获得一个值y,然后复制每个窗口/分区中所有行的值。
在data.table中的R中,这只是一行:dt[,y:=myfun(x),by=list(a,b,c)]。
在Python中,我想到的唯一方法是这样做:
# To simulate rows in a data frame
class Record:
def __init__(self, x, a, b, c):
self.x = x
self.a = a
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],
'text': ['abc','zxc','qwe','asf','efe','ert','poi','wer','eer','poy','wqr']})
我有一个包含列的DataFrame:
id text
1 a
我想计算一个组的扩展标准差。我试过以下几种方法:
df['RunStdDev'] = df.groupby(['LEFT PORT DATE TIME'])['SPEED'].apply.pd.expanding_std()
我得到了错误:
AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'expanding_std'
我做错了什么?
我正在使用Dask处理一堆csv格式的基于文本的记录,我正在学习使用它来解决内存问题太大的问题,并且我正在尝试过滤最符合复杂条件的组中的记录。
到目前为止,我所确定的处理此问题的最佳方法是基本上使用Dash将记录分组为比特大小的块,然后用Python编写适用的逻辑:
def reduce_frame(partition):
records = partition.to_dict('record')
shortlisted_records = []
# Use Python to locate promising looking records.
我有一个pandas groupby对象,创建方法是
g = df.groupby(`id`)
在具有列id的dataframe df上。
现在我还有一个接受id, group作为输入的函数func。我想对groupby对象中的每个id, group应用func。目前我使用的是一个循环:
for id, group in g:
func(id, group)
有没有更好(更快)的方法来使用apply或类似的方法来实现这一点?
我有熊猫数据框架,,城镇,,它看起来像这样:
**towns**
Paris
Berlin
London
etc..
另外,我还有一个数据帧totalPopulation,它看起来像这样:
ID-cell TOWNS NumberOfPopulation
1 Paris 444
1 Berlin 333
1 London 111
2 Paris 222
2 London 555
3 Paris 999
我需
我有一个熊猫系列,看起来是这样的:
import numpy as np
import string
import pandas as pd
np.random.seed(0)
data = np.random.randint(1,6,10)
index = list(string.ascii_lowercase)[:10]
a = pd.Series(data=data,index=index,name='apple')
a
>>>
a 5
b 1
c 4
d 4
e 4
f 2
g 4
h 3
i
我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据,并使用describe函数作为how参数。
但是,describe方法使用标准平均值,我想使用一个特殊的函数来平均方向。因此,我在pandas.Series.describe()实现的基础上实现了我自己的describe方法
def directionAverage(x):
result = np.arctan2(np.mean(np.sin(x)), np.mean(np.cos(x)))
if result < 0:
result += 2*np.pi
return result
d
熊猫的数据处理方法包括一个群,
import pandas as pd
df=pd.read_csv('battle.csv')
df[['region','location']].groupby('region').count()
此方法生成如下所示的数据
region count
A 5
B 2
C 6
我试图使用df.apply()或列表理解来实现相同的操作,以熟悉python中的编码。请提出你的意见。
我如何将熊猫的数据重新组合成一个数字数组,即为属于该条目的所有条的foo的每个离散值创建一个列表项,但不需要手动迭代(向量化)?
import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'foo':[1,1,1,2,2,2], 'bar':[1,2,3,4,5,6]})
display(d)
下列结构的
result = [[1,2,3], [4,5,6]]
result
我的问题与这里问的但没有回答的问题非常相似
我有一个熊猫DataFame,我想将它组合成一个数据帧
+------+---------+
| team | user |
+------+---------+
| A | elmer |
| A | daffy |
| A | bugs |
| B | dawg |
| A | foghorn |
+------+---------+
成为
+------+---------------------------------------+
| team